把答案写清楚，再测量 AI 引用

CH.01

让答案和背景一起读得懂

有用的段落会说明主体、回答实际问题，并提供判断答案所需的背景。清楚的结构能帮助读者，但不保证被 AI 系统选用。

检查直接进入某一小节的人，能否理解主张，而不用猜“它”指什么。可能混淆时，写出产品、方法或研究对象。把限制放在主张旁；答案依赖前文时，链接到完整说明。

公开 AI 搜索服务没有披露共同的抽取流程。不要假定每个引擎都只读孤立段落、忽略整页，或逐字复制句子。准确且背景完整的说明是一种写作选择；引用仍是需要观察的结果。

CH.02

原始 GEO 实验测量了什么

Aggarwal 等人的 KDD 2024 论文使用 10,000 个查询的基准，其中测试集为 1,000 个查询。主要系统把 Google 前五条来源文本提供给 GPT-3.5-turbo。这是实验条件，不是当前公开搜索产品的规格。

论文表 1 报告，Position-Adjusted Word Count 的最佳提升为 41%，Subjective Impression 为 28%。这是两种可见度指标的相对变化，不是分配给统计、外部链接和引述的固定效果，也不是引用频率的百分点变化。

CH.03

让每个段落有清楚的用途

读者需要答案时，先直接回答，再提供理解所需的说明和证据。故事或顺序本身是任务的一部分时，可以保留叙事。

把标题与各段首句连起来读，应能理解页面涵盖什么、接下来该看哪里。不必强迫每段变成定义、机械地重复名词，或为方便引用而删除必要限制。

删除重复开场和没有增加信息的主张。示例、例外及较长说明能帮助正确使用答案时，就保留。目标是让读者花更少精力，得到完整答案。

CH.04

把重要信息放在读者需要的位置

开头先交代重点，可以减少寻找答案的负担。这是有用的编辑选择，不是每页前 30% 决定引用的普遍规则。

Google 的 AI 搜索指南说明，没有理想页面长度，也不必为 AI 把内容切成极小片段。先看读者任务：简单操作问题可能只需短答；完整解释可能需要定义、示例和例外。

英文内容可把 40–60 词开场当作起草练习，不必套用到每种语言或主题。用足够让读者掌握方向的篇幅；答案旁保留重要限制，后文再提供深度。

CH.05

测量改写变化，不把所有前后比较都叫 A/B 测试

线上页面改写前后的引用记录属于观察。检索、索引、模型行为、竞争者和需求可能同时变化。即使引用没有立即改变，更清楚的段落仍可能对读者有用。

选择相关提问，记录界面、语言、地区、账号状态、日期、页面版本和引用 URL。50–100 个提问可作规划起点，不代表统计上一定足够。失败请求和缺失观察应与完整回答但未引用你的 URL 分开。保持一致的分母与重复采样节奏。

受控测试需要适当的分配方法与可比较条件。自建系统可在固定检索设置下测试提供的版本，但结果仅适用于该系统。公开搜索应报告观察到的变化与其他解释。不要只为制造“A/B”比较而发布重复页面，也不要把 API 回应当作消费者界面。

CH.06

用简短编辑检查收尾

发布前核对重要主张和主要阅读路径。相关内容变化或出现具体问题时，再重做已通过的检查。

把这份清单当作实务工作表。缺少证据就标为待解决；页面没有理由包含某项内容时，可注明不适用。不必只为满足模板就塞入统计、专家引述和图表。